[发明专利]基于三维Gabor滤波器的高光谱图像快速滤波方法

摘要

本发明公开了基于三维Gabor滤波器的高光谱图像快速滤波方法，包括如下步骤：获取三维高光谱图像立方体，预处理后在不同频率幅值，不同频率方法及尺度参数下构建三维Gabor滤波器；通过交叉验证方法确定三维Gabor滤波器的最佳尺度参数，然后将滤波器的虚部和实部均分解为一维低阶滤波器乘积的线性组合，进一步得到实部和虚部的特征立方体，然后求模值，合并为模值特征立体体，将不同频率，幅值及方向参数的幅值特征立方体连接合并，得到用于分类的特征，最后验证分类精度。

主权项

1.基于三维Gabor滤波器的高光谱图像快速滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：S1获取三维高光谱图像立方体H(m,n,b)，其中m、n表示空间像素点位置，b表示所处光谱波段位置；S2预处理S1的三维高光谱图像数据；S3构建标准三维Gabor滤波器，其函数表示如下：其中σ_m、σ_n表示空间维的尺度，σ_b表示光谱维的尺度；F表示频率幅值，θ、表示频率在三维空‑谱空间上的方向；u、v、w是频率分别在m、n、b方向上的投影值；S4确定三维Gabor滤波器的最佳尺度参数为：得到最优尺度下的三维Gabor滤波器：S5将上个步骤的三维Gabor滤波器的实部分解为一维低阶Gabor滤波器乘积的线性组合构成实部滤波器，同时，将三维Gabor滤波器的虚部分解为一维低阶Gabor滤波器乘积的线性组合构成虚部滤波器；S6使用实部滤波器对预处理后的高光谱图像先后在空间维m、n方向上和光谱维b方向上滤波，得到实部特征立方体：使用虚部滤波器对预处理后的高光谱图像先后在空间维m、n方向上和光谱维b方向上滤波，得到虚部特征立方体：S7将同一频率幅值及同一频率方向参数下的实部特征立方体和虚部特征立方体求模值，合并为幅值特征立方体：S8将不同频率幅值及不同频率方向参数的幅值特征立方体连接合并，得到最终用于分类的特征；S9最后分别通过SVM分类和最小二乘分类验证本方法的分类精度。